
Cut-and-Paste 데이터 증강 기법을 위성 영상 의미 분할에 적용하여 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있다.


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위성-영상-의미-분할을-위한-cut-and-paste-데이터-증강-기법의-효과-평가


위성 영상 의미 분할을 위한 Cut-and-Paste 데이터 증강 기법의 효과 평가



위성 영상에서 구름 탐지를 위해 구름 광학 두께(COT)를 추정하는 것이 핵심 아이디어이며, 이를 위해 합성 데이터셋을 생성하고 다양한 기계 학습 모델을 활용하여 실제 위성 영상에서의 구름 탐지 성능을 향상시킬 수 있다.



실시간 위성 영상의 구름 광학 두께 측정을 위한 합성 데이터셋 생성 및 활용



딥러닝 기반 Sentinel-1 및 Sentinel-2 데이터 융합을 통해 지속적인 NDVI 시계열을 생성하고, 이를 활용하여 초지 예초 이벤트 탐지 성능을 향상시킨다.



농업 모니터링을 위한 딥러닝 기반 구름 보정을 통한 지속적인 초지 모니터링
